package demo1;

public class DynamicPlanningPractise {
    /**
     * 买卖股票的最佳时机Ⅳ
     * 时间复杂度O（n*k）
     * 空间复杂度O（n*k）*/
    public int maxProfit(int k, int[] prices) {
        int n = prices.length;
        //1 创建dp表 ->k代表第k次交易
        int[][] f = new int[n][k+1];
        int[][] g = new int[n][k+1];
        //2 初始化
        for(int i = 1; i <= k; i++) {
            f[0][i] = -0x3f3f3f3f;
            g[0][i] = -0x3f3f3f3f;
        }
        g[0][0] = -prices[0];
        //3 填表
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            for(int j = 0; j <= k; j++) {
                //4 状态转移方程
                f[i][j] = f[i-1][j];
                if(j-1>=0) f[i][j] = Math.max(f[i][j],g[i-1][j-1]+prices[i]);
                g[i][j] = Math.max(g[i-1][j],f[i-1][j]-prices[i]);
            }
        }
        //5 返回值
        int ret = f[n-1][0];
        for(int i = 1; i <= k; i++)
            if(f[n-1][i]>ret)
                ret = f[n-1][i];
        return ret;
    }

    /**
     * 最大子数组和
     * 时间复杂度O（n）
     * 空间复杂度O（n）*/
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        //1 创建dp表
        int[] dp = new int[n+1];
        //2 初始化->将dp[0]位置 置为0
        //3 填表
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            dp[i] = Math.max(nums[i-1],nums[i-1]+dp[i-1]);
        //4 返回值
        int ret = dp[1];
        for(int i = 2; i <= n; i++)
            if(ret<dp[i])
                ret = dp[i];
        return ret;
    }

    /**
     * 环形子数组的最大和
     * 时间复杂度O（n）
     * 空间复杂度O（n）*/
    public int maxSubarraySumCircular(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        //1 创建dp表
        int[] f = new int[n+1];
        int[] g = new int[n+1];
        //2 初始化 ->将f[0] 与 g[0]初始为0，即是不做操作
        //3 填表
        int max = -0x3f3f3f3f;
        int min = 0x3f3f3f3f;
        int sum = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            f[i] = Math.max(nums[i-1],nums[i-1]+f[i-1]);
            if(f[i]>max) max = f[i];
            g[i] = Math.min(nums[i-1],nums[i-1]+g[i-1]);
            if(g[i]<min) min = g[i];
            sum += nums[i-1];
        }
        //4 返回值
        return sum==min ? max : Math.max(max,(sum-min));
    }
}
